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迪力科技加入 openKylin,助力社区开源安全机制发展!

近日,北京迪力科技有限责任公司(以下简称“迪力科技”)签署openKylin社区CLA(Contributor License Agreement 贡献者许可协议),正式加入openKylin开源社区。 迪力科技以科技实力和技术服务立足于安全测试领域,专注于面向关键软硬件产品的代码测试、安全服务、技术研究、工具开发和市场推广。公司拥有技术水平一流的研发团队和顶尖的专家团队,基于核心技术打造的迪力匡正自主可控安全测试专家系列产品,提供代码溯源分析、软件供应链风险分析、许可证风险检测、安全漏洞预警、自主可控评估为一体的综合分析测试解决方案。 加入openKylin社区后,迪力科技将依托迪力匡正®系列测试产品,以及在代码溯源分析、软件供应链风险分析和许可证风险监测等方面的丰富实践经验,助力提高社区产品的测评能力等级,加速社区核心技术突破。 同时,迪力科技将与openKylin社区开展深度合作,定期举办测评分享、知识产权分析、安全分析等相关领域的讲座、研讨活动,为openKylin社区的发展提质增速。

昇腾实践丨ATC模型转换动态shape问题案例

本文分享自华为云社区《ATC模型转换动态shape问题案例》,作者:昇腾CANN。 ATC(Ascend Tensor Compiler)是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具:它可以将开源框架的网络模型(如TensorFlow等)以及Ascend IR定义的单算子描述文件转换为昇腾AI处理器支持的离线模型;模型转换过程中,ATC会进行算子调度优化、权重数据重排、内存使用优化等具体操作,对原始的深度学习模型进行进一步的调优,从而满足部署场景下的高性能需求,使其能够高效执行在昇腾AI处理器上。 本期就分享几个关于ATC模型转换动态shape相关问题的典型案例,并给出原因分析及解决方法: 原始网络模型shape中存在不固定的维度值,模型转换未设置shape信息 动态BatchSize/动态分辨率/动态维度场景,只设置一个档位,模型转换失败 使用动态batchsize参数转模型时,其他档位设置了-1,模型转换失败 使用动态分辨率参数转模型时,其他档位设置了-1,模型转换失败 01 原始网络模型shape中存在不固定的维度值,模型转换未设置shape信息 问题现象描述 获取原始网络模型,执...

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